E-Commerce Search et Open Source

Nous voilà de retour avec notre cinquième meetup. Nous dédions ce meetup au search e-commerce et à l'open source.

Pour ce meetup de rentrée et de reprise, nous vous avons préparé un bel agenda avec

• René Kriegler - Director E-commerce chez OpenSource Connections (https://opensourceconnections.com/) qui nous parlera du feedback implicite des utilisateurs et comment l'utiliser pour améliorer un moteur de recherche e-commerce. Une présentation pour les data scientists mais pas seulement :-)
• Lucian Precup - CTO de all.site (http://all.site) qui présentera Elasticsearch et les adaptations à prévoir pour intégrer cette technologie Open Source dans un moteur de recherche e-commerce.
• Jérémy Mésière - Manager de l'équipe Digital Factory chez Manutan (https://www.manutan.fr/) qui fera un retour d'expérience sur l'intégration d'Elasticsearch dans les futurs moteurs de recherche e-commerce de Manutan International.

Merci de nouveau à Station F (https://stationf.co) pour nous héberger, en parallèle de la conférence France is AI (https://francedigitale.org/en/event/france-is-ai-2021/). Un grand merci aussi à la conférence Open Source Experience (https://www.opensource-experience.com/) à laquelle nous devons la visite de René à Paris.

Petite précision sur la logistique : pour avoir accès aux locaux, il faudra présenter un Pass sanitaire (https://www.gouvernement.fr/info-coronavirus/pass-sanitaire). L'inscription Meetup doit être complétée avec l'inscription via ce formulaire : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQMaiJDFrYXkOjOKFTRtCmkCuSfS8sK7W-gh_LrgruYNN1Ag/viewform?usp=pp_url

Par manque de place (nous sommes limités à 4000 caractères ici :-), pour plus de détail sur les différents sujets, rendez-vous sur le blog d'Adelean (http://adelean.com/blog/20211028_e-commerce_search_et_open_source/) et dans la rubrique commentaires. Ci-dessous le détail de la présentation de René Kriegler.

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Talk 1 : An approach to modelling implicit user feedback for optimizing e-commerce search

More than other domains, e-commerce search depends on implicit user feedback to optimise search result ranking. While search relevance is probably still a major criterion of search result quality in e-commerce, the user finally takes the buying decision based on criteria such as ‘an attractive price’ and ‘brand sympathy’ that are very hard to make explicit. On the other hand, this decision making can be observed implicitly in web tracking.

Unfortunately, e-commerce search cannot just use more generally known approaches to click modelling. Many of these models assume that the user would view the search results sequentially, top to bottom, while in e-commerce search we often use a grid layout which invites the user to go back and forth between results, especially given the heavy use of product imagery on the search result page. In addition, our model needs to consider contexts beyond the well-known position bias, such as the device type (mobile vs desktop) or the time of the day, together with the different types of signals (clicks, add-to-basket, checkout). Last but not least, many general click models ignore the fact that the number of observations can vary a lot between query-product pairs. Our greater uncertainty in the case of sparse events should be reflected in the model.

In this talk, I shall introduce an approach to using implicit user feedback that is based on Bayesian hierarchical modelling. It will provide a solution for dealing with position bias, including for grid layouts, and for dealing with further contexts, such as device types. The model will cope with varying quantities of observations and it allows to incorporate different types of events, such as clicks and checkouts.

Talk 2 : Elasticsearch pour le e-commerce

Talk 3 : Retour d'Expérience Manutan International